基于人工智能的電器用電量分類計量方法優化

關鍵詞：人工智能，電器用電量，分類計量

0引言

用電量是指用電對象消耗有功電能的數量，是用電的有功功率與時間乘積累積，常用電能表計量。根據用電對象的不同，可分為單臺用電設備用電量、產品的生產用電量、企業用電量、行業用電量等。用電量主要用于能源消費的統計、貿易結算、設備和產品能耗評價。傳統的用電量計量方法面臨著諸多挑戰。尤其是面對多樣化的電器設備與復雜的用電模式，傳統方法難以準確分類不同電器的用電情況，導致能源浪費、用電效率低下等問題。人工智能能夠利用機器學習、深度學習等技術手段自動分析大量用電數據，從而實現電器用電量的智能分類與精準計量，提升了數據處理的效率，更準確地識別不同類型電器的用電行為，為智能電網和能效管理提供強有力的支持。

1電器用電量分類計量傳統方法

傳統的電器用電量分類計量方法主要依賴于分項電能計量技術以及非侵入式負荷監測（NILM）的基礎算法。分項電能計量方法通常需要在每個用電設備上安裝獨立的電能表，通過物理接觸方式直接監測各個設備的電流、電壓及功率參數，進行逐項電量的獨立計量。這種方法不僅安裝成本高昂，而且維護復雜，不適用于大規模的電器群體管理。

另一傳統計量方法是基于非侵入式負荷監測技術的負荷分解算法，該方法通過采集總電量信號，利用負荷信號的時域和頻域特征，對多個電器的用電行為進行分離。基于小波變換的傳統負荷分解算法依賴于頻譜特征的相似性，難以處理復雜電器中的非線性動態負荷變化。傳統的信號處理方法對環境噪聲較為敏感，且在電器用電模式多樣化和動態變化的情況下，計量精度往往受限。為了克服這些問題，基于深度學習的算法逐漸被引入電量分類計量領域，旨在提高傳統方法在復雜場景下的分類精度與適用性[1]。

2基于深度學習的計量精度提升

在電器用電量分類計量中，采用卷積神經網絡（CNN）能夠自動化地進行特征提取，并且構建深度學習模型，以便實現端到端的部署流程，為電器的負荷分類提供高精度、實時化的解決方案。

電器用電量分類的關鍵在于提取負荷信號的時域和頻域特征。針對常見的電流和電壓信號，每秒采集10，000個數據點，以確保在高采樣率下捕捉電器的啟動、穩定運行以及關閉瞬間的功率波動。使用基于傅里葉變換（FFT）的頻譜分析，將時間序列數據轉換到頻域空間，提取出各類電器的主要頻率分量。為了提取更細致的局部信息，采用1維卷積（1D-CNN）對時序數據進行卷積操作，卷積核的尺寸設置為32，步長為2，以確保對信號中的局部模式和細節變化進行有效提取[2]。

其次，建立基于CNN的計量精度提升模型。CNN模型的設計采用三層卷積層和兩層全連接層的架構。第一層卷積層的濾波器數量設為64，卷積核大小為32，步長為2，通過池化層（MaxPooling）對特征進行下采樣，池化核大小為2。第二層和第三層卷積層的濾波器數量分別為128和256。在卷積層之后，進行Flatten操作，將多維特征展平成一維特征向量，輸入全連接層。第一層全連接層包含512個神經元，第二層包含256個神經元，在最后一層加入Softmax函數，用于分類任務[3]。

在模型訓練中，采用交叉熵損失函數作為優化目標，優化器選擇Adam優化器，初始學習率為0.001。數據集采用50，000個樣本，其中40，000用于訓練，5000用于驗證，5000用于測試。訓練過程中，采用隨機噪聲注入和數據采樣平衡增強模型的泛化能力。最后將已訓練好的CNN模型部署在電器設備上。CNN模型對實時信號進行卷積運算，并基于之前學習的特征進行負荷分類[4]。

3計量優化方法實驗驗證

為衡量基于CNN模型的優化方法在電器用電量分類計量中的表現，采用對照實驗方法。對照組為傳統基于非侵入式負荷監測（NILM）的負荷分解算法，實驗組為基于卷積神經網絡（CNN）的分類算法。

3.1計量設備

為了驗證基于人工智能的電器用電量分類計量方法的優化效果，本實驗采用了多種高精度計量設備，以確保電力數據采集和信號處理的可靠性與準確性[5]。對照組與實驗組采用的實驗設備均一致，本實驗中使用的具體設備型號及其相關參數設置見表1。

3.2檢測步驟

實驗在控制環境中進行，以避免外界電磁干擾影響數據采集。選取5種具有典型負荷特征的電器設備作為實驗對象，包括冰箱、空調、電飯煲、電腦和微波爐。每種電器分別在不同工作狀態下運行，以模擬多樣化的負荷特征。

（1）在實驗開始前，檢查所有設備的工作狀態，確保設備均能正常工作。預先對傳感器進行校準，確保其輸出與實際電流、電壓值一致。（2）依次啟動各個電器設備，以每秒10，000次的頻率記錄電流、電壓和功率信號，并將采集的數據傳輸到邊緣計算設備中用于實時處理，記錄檢測延遲數據。

（3）分別加載實驗組的CNN模型和對照組的負荷分解算法，對電流、電壓等信號進行特征提取，并生成特征向量，實時分類電器負荷，識別電器種類和工作狀態，并估算每個電器的實際用電量。（4）分別記錄對照組和實驗組的分類準確率、功率誤差、實時檢測延遲、F1評分等數據。

3.3結果分析

具體的實驗結果見表2。

如表2所示，冰箱在實驗組中的分類準確率為96.51%，比對照組多出13.78個百分點；空調的分類準確率在實驗組為96.24%，比對照組高出14.91個百分點；微波爐的分類準確率提升最為顯著，實驗組為96.63%，比對照組多了14.40個百分點。實驗組整體上比對照組的分類準確率普遍提升約10～15個百分點，這表明基于CNN模型的優化方法在負荷分類任務中的精準度顯著提升，尤其在復雜負荷下對分類特征的識別更加精確。

功率誤差反映了分類計量的精度，實驗組在此項指標上同樣表現出色。冰箱的功率誤差在實驗組中為0.76%，比對照組減少了2.08個百分點；空調的功率誤差在實驗組為0.89%，比對照組減少了3.17個百分點；電飯煲和電腦的功率誤差分別減少了2.23個百分點和2.07個百分點。總體來看，實驗組的功率誤差顯著降低，這說明CNN模型在分類過程中不僅提升了分類準確率，同時也減少了實際功率計量的誤差，使得電器負荷分類結果更為精確。

實時檢測延遲是負荷分類系統中的關鍵指標，實驗組在該指標上的表現同樣明顯優于對照組。冰箱的實時檢測延遲在實驗組為86.05ms，比對照組少了93.74ms；空調的延遲為112.11ms，比對照組少了54.61ms；微波爐的延遲在實驗組為81.44ms，比對照組少了53.70ms。實驗組的實時檢測延遲普遍降低了50ms以上，這表明基于CNN模型的優化方法能夠更快、更有效地識別和分類電器負荷，適應實時監控的要求。

F1評分綜合考慮了分類模型的精準度和召回率，實驗組的F1評分在所有電器類型上均優于對照組。空調的F1評分在實驗組為0.93，比對照組多出0.14；電腦的F1評分在實驗組為0.97，比對照組多出0.15；微波爐的F1評分在實驗組為0.95，比對照組多出0.16。F1評分的提升說明CNN模型不僅在分類準確率上表現出色，在負荷識別的全面性和一致性方面也具有更優的性能。

4結語

基于CNN模型的智能優化方法能夠顯著提升分類準確率和功率計量精度，減少實時檢測延遲，提高系統的整體性能，滿足智能電網中對負荷識別與管理的高精度需求。未來的研究可以進一步結合強化學習和邊緣計算技術，推動智能用電管理系統的持續發展與創新。